分类模型评估: 指标 描述 Scikit-learn函数 Precision AUC from sklearn.metrics import precision_score ...
在一般认知中,用模型对测试集进行分类预测,结果应该是X或者X 也可以说是或者否 。根据混淆矩阵算出TP FP TN FN,进一步算出TPR FPR。一个测试集只会有一对TPR FPR值,那么ROC曲线就只会有一个点,何谈曲线之说 难道是用多个测试集得到多对TPR FPR值,来绘制ROC曲线吗 实则不然。 ROC曲线,一般适用于分类器输出一个 概率值 ,即这个样本属于某个类的概率是多少。在计算的时 ...
2019-10-27 11:02 0 771 推荐指数:
分类模型评估: 指标 描述 Scikit-learn函数 Precision AUC from sklearn.metrics import precision_score ...
作为机器学习重要的评价指标,标题中的三个内容,在下面读书笔记里面都有讲: http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6188562.html 但是讲的不细,不太懂。今天又理解了一下。看了这篇文章: https://www.douban.com/note ...
1.简介 ROC曲线与AUC面积均是用来衡量分类型模型准确度的工具。通俗点说,ROC与AUC是用来回答这样的问题的: 分类模型的预测到底准不准确? 我们建出模型的错误率有多大?正确率有多高? 两个不同的分类模型中,哪个更好用?哪个更准确 ...
AUC(Area under Curve):Roc曲线下的面积,介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏,值越大越好。 首先AUC值是一个概率值,当你随机挑选一个正样本以及负样本,当前的分类算法根据计算得到的Score值将这个正样本排在负样本前面的概率就是AUC值 ...
由于ROC曲线面积比较难求得,所以判断模型好坏一般使用AUC曲线 关于AUC曲线的绘制,西瓜书上写得比较学术,不太能理解,假设有这么一个样本集: 假设预测样本为20个,预测为正类的概率已经进行了排序,得分递减,画图步骤为: (1) 在所排序的样本最左边,画一条线即 无 ...
function [auc, curve] = ROC(score, target, Lp, Ln)% This function is to calculat the ordinats of points of ROC curve and the area% under ROC curve ...
1.概述 AUC(Area Under roc Curve)是一种 ...
基础介绍 ROC全称是“受试者工作特征”(Receiver Operating Characteristic)。ROC曲线下的面积就是AUC(Area Under the Curve)。AUC用于衡量“二分类问题”机器学习算法的性能。介绍定义前,首先需要知道基础相关概念: 1)分类 ...